Firmowe chatboty i asystenci AI usprawniają komunikację i procesy, ale mogą też… otworzyć furtkę dla cyberataków. Jedną z nowych technik ataku jest prompt injection, – atak uznany przez OWASP (Open Worldwide Application Security Project) za najpoważniejsze ryzyko dla rozwiązań opartych na modelach językowych (LLM01:2025). Za jego pomocą napastnicy mogą nakłonić sztuczną inteligencję do działań, których nie przewidzieli jej twórcy. A skutki mogą być poważniejsze niż się wydaje.
Prompt injection – zagrożenie nr 1 dla firmowych chatbotów
Cichy sabotaż twojego AI
Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera procesy w przedsiębiorstwach – od obsługi klienta, przez analizę danych, po automatyzację wewnętrznych zadań. To jednak powoduje wzrost liczby nowych zagrożeń, dotychczas nieznanych w świecie IT. Jednym z nich jest prompt injection, atak szczególnie groźny dla organizacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, zwłaszcza modele językowe (LLM).
Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera procesy w przedsiębiorstwach – od obsługi klienta, przez analizę danych, po automatyzację wewnętrznych zadań. To jednak powoduje wzrost liczby nowych zagrożeń, dotychczas nieznanych w świecie IT. Jednym z nich jest prompt injection, atak szczególnie groźny dla organizacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, zwłaszcza modele językowe (LLM).
Czym jest prompt injection?
W skrócie, atak prompt injection polega na wstrzyknięciu do danych wejściowych AI specjalnie przygotowanych poleceń (promptów), które mają nakłonić model do wykonania działań sprzecznych z jego przeznaczeniem – np. zignorowania zasad bezpieczeństwa, ujawnienia poufnych informacji lub przekazania danych na zewnątrz organizacji.
Najgroźniejsze są ataki pośrednie, w których złośliwy kod jest ukryty w pliku, fragmencie strony internetowej, a nawet w obrazie. Taki „cichy sabotaż” może zostać automatycznie uruchomiony przez AI, powodując szkody, zanim ktokolwiek zauważy, że system działa nieprawidłowo.
Problem nie tylko dla IT
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji coraz częściej są zintegrowane z systemami biznesowymi, bazami danych czy procesami produkcyjnymi. To oznacza, że skuteczny atak na model AI może doprowadzić do wycieku danych klientów lub tajemnic przedsiębiorstwa czy manipulacji wynikami analiz lub rekomendacji. W skrajnych przypadkach może nastąpić nawet wstrzymanie działania kluczowych procesów. W konsekwencji firma traci zaufanie partnerów i klientów, cierpi też reputacja marki.
Nowa generacja testów bezpieczeństwa
Tradycyjne metody ochrony – takie jak testy penetracyjne czy audyty aplikacji webowych – nie obejmują specyfiki modeli językowych. Dlatego organizacje coraz częściej sięgają po specjalistyczne testy bezpieczeństwa LLM, tzw. LLM red teaming i analizy promptów, które pozwalają wykrywać i neutralizować ryzyka charakterystyczne dla środowisk AI.
Jeżeli AI wspiera procesy w twojej firmie, zadbaj o kompleksowe testy bezpieczeństwa promptów i środowiska LLM, zanim zrobi to atakujący.